System zur Decoder-unabhÃ¤ngigen Reduktion von Blockartefakten

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nerseits die Entscheidung, ob Blockartefakte vorliegen und eine Filterung durchgeführt werden sollte, und andererseits die Auswahl eines von zwei an den Bildinhalt (homogen/nicht homogen) angepasster Filter. Input Berechnung Hauptgrad Berechnung Nebengrad Lokale Bildanalyse Blocking-Detekt./ Bypass Steuerung Aktivitätsdetekt./ Filterauswahl Filter für homogene Bereiche Filter für detaillierte Bereiche Output Bild 1: Artefaktreduktion mit lokaler Bildanalyse Zentrale Bestandteile der lokalen Bildanalyse sind die Ermittlung von so genannten Haupt- und Nebengradienten. Diese basieren auf der Summe absoluter Pixeldifferenzen im Bereich von Blockgrenzen. Dazu müssen Lage und Größe von Blöcken bekannt sein, was bei gängigen Videokompressionsverfahren der Fall ist. Zur Berechnung der lokalen Hauptgradientensumme werden die absoluten Pixelintensitätsdifferenzen zwischen den direkten Blockgrenzpixeln aufaddiert. Die Hauptgradientensumme ergibt sich beispielsweise für eine horizontal verlaufende Blockgrenze mit dem oberen linken Pixel des unteren betroffenen Blockes im Bild s an den Koordinaten (x 0 ,y 0 ) zu 7 ∑ HG = abssx (( + ny , −1) − sx ( + ny , )). x0, y0 0 0 0 0 n= 0 Die entsprechende lokale Nebengradientensumme, die sich aus Pixelintensitätsdifferenzen innerhalb der beiden betroffenen Blöcke ergibt, lässt sich durch 7 ⎛ ⎞ NGx0, y = 0,5 ⋅ 0 ⎜∑abssx ( ( 0 + ny , 0 −2) − sx ( 0 + ny , 0 −1)) ⎟ ⎝ n= 0 ⎠ 7 ⎛ ⎞ + 0,5 ⋅ ⎜∑abs( s( x0 + n, y0) − s( x0 + n, y0 + 1)) ⎟ ⎝ n= 0 ⎠ berechnen. Auf Basis der Nebengradientensumme erfolgt, wie in Bild 1 dargestellt, direkt eine Aktivitätsdetektion. Mit Hilfe eines Schwellwertvergleichs wird entschieden, ob der untersuchte Bildbereich homogen ist (niedrige Aktivität) oder nicht (höhere Aktivität). Die Aktivitätsdetektion dient der Umschaltung zwischen zwei Filtern zur Blocking-Reduktion. Da die nachfolgenden Filterungen im direkten Blockgrenzbereich erfolgen, erstreckt sich die Aktivitätsdetektion zweckmäßigerweise auf denselben Bildbereich, was auch die notwendigen Zeilenspeicher minimiert. Die im Verfahren vorgesehene Blocking-Detektion basiert auf dem Verhältnis von Hauptgradientensumme zu Nebengradientensumme. In natürlichen unkomprimierten Bildern ist dieses Verhältnis etwa Eins, da Haupt- und Nebengradienten im Schnitt gleich groß sind. Folgen einer Bildkompression sind eine Vergrößerung der Hauptgradienten durch Diskontinuitäten an Blockgrenzen und eine Verkleinerung der Nebengradienten durch Informationsverlust innerhalb von Blöcken. Dies führt mit steigender Kompression zu einer Vergrößerung des Verhältnisses, das somit als lokales Blocking-Maß dient. Durch einen Schwellwertvergleich kann nun entschieden werden, ob eine Filterung durchgeführt wird, oder nicht. Die Zuverlässigkeit des lokalen Blocking-Maßes kann durch einige Erweiterungen und Behandlung von Sonderfällen noch gesteigert werden, worauf hier nicht näher eingegangen werden soll. Für homogene Bildbereiche wird ein Filter mit einer Wirkungsbreite von 6 Pixeln eingesetzt, das in Bild 2 dargestellt ist. Bild 2: Filter für homogene Bildbereiche Für jede Blockgrenzposition wird die Höhe des Signalsprungs über die Blockgrenze gemessen. Die Ausgangspixelintensitäten des Filters ergeben sich nun durch Addition bzw. Subtraktion des mit festen Faktoren gewichteten Signalsprungs zu bzw. von den Intensitäten der Originalpixel. Die ungewollte Filterung kontrastreicher „echter“ Kanten, die sich durch einen großen Intensitätssprung äußern, kann durch einen weiteren Schwellwertvergleich vermieden werden. In detaillierten Bildbereichen wird ein Filter mit kleiner Wirkungsbreite eingesetzt, da möglichst viele Details erhalten werden sollen. Dazu wird an den Blockgrenzpositionen eine 4-Punkt-DCT senkrecht zur Blockgrenze durchgeführt. In Bild 3 ist exemplarisch dargestellt, auf welche Pixel zugegriffen werden muss. DCT Bild 3: Filter für detaillierte Bildbereiche Der errechnete hochfrequente antisymmetrische DCT- Koeffizient ist hauptsächlich für das Auftreten von Blockartefakten verantwortlich (siehe [2]). Dieser Koeffizient wird um einen festen Faktor vermindert, bevor eine unvollständige IDCT durchgeführt wird, die nur die beiden inneren Pixel neu berechnet. Die Intensitätsänderung der beiden Blockgrenzpixel darf nicht größer als die halbe Signalsprunghöhe an der Blockgrenze ausfallen. Es sei an dieser Stelle erwähnt, dass die mit einfachen Operationen implementierbare lokale Bildanalyse für eine Unabhängigkeit von sämtlichen Seiteninformationen wie Quantisierungsparametern sorgt und somit eine decoder-unabhängige Reduktion von Blockartefakten ermöglicht.
Blocking-Messung 1,60 Blocking-Wert 1,40 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 unkompr. kompr. [1] [2] [7] [5] UniDo 0,00 football 1,5 MBits/s football 3 MBits/s matphone_lauf0 1,5 MBit/s matphone_lauf0 3 MBit/s wheel 1,5 MBit/s wheel 3 MBit/s Bild 4: Ergebnisse der Blocking-Messungen 3 Simulationsergebnisse Neben dem vorgestellten Verfahren (UniDo) wurden im Rahmen der durchgeführten Untersuchungen weitere Verfahren implementiert, um die Wirksamkeit bei der Reduktion von Blockartefakten in MPEG-2 codierten Sequenzen vergleichen zu können. Dies waren ein Verfahren mit statischer Tiefpassfilterung von Blockgrenzen nach [1], ein adaptives Filterverfahren mit Auswertung von Quantisierungsinformationen nach [2], ein Wavelet-basiertes Verfahren nach [5] und ein Verfahren mit Subtraktion von Fehlervektoren nach [7]. Objektiv wurden die Verfahren mit Hilfe eines an [6] angelehnten Blocking-Maßes bewertet, das die Summe aller Hauptgradienten einer ganzen Bildsequenz zur Summe aller Nebengradienten ins Verhältnis setzt (siehe Abschnitt 2), da der üblicherweise gemessene PSNR kaum zur Bewertung von Artefaktreduktionsverfahren geeignet ist (siehe [9]). Eine natürliche unkomprimierte Bildsequenz liefert bei diesem Maß einen Wert von ungefähr Eins. In Bild 4 ist das Ergebnis der Blocking-Messungen für verschiedene Sequenzen dargestellt. Es ist zunächst erkennbar, dass eine Bildkompression grundsätzlich dazu führt, dass mit sinkender Datenrate größere Blocking-Werte gemessen werden, während unkomprimierte Bildsequenzen den zu erwarteten Wert von ca. Eins aufweisen. Werte kleiner als Eins deuten auf zu starke oder unnötige Filterungen im Bereich von Blockgrenzen hin. Hiermit ist auch eine große Wahrscheinlichkeit von Unschärfebildung verbunden. Das Verfahren nach [1] führt zu einer deutlichen Verringerung des Blocking-Wertes, da bei diesem Verfahren alle Blockgrenzen statisch gefiltert werden. Auch das Verfahren nach [7] führt offensichtlich zu einer zu starken oder zu häufigen Filterung von Blockgrenzen. Die übrigen Verfahren führen zu Blocking-Werten, die wesentlich besser denen von unkomprimierten Sequenzen entsprechen (ca. Eins), was einer deutlichen Verringerung von Blockartefakten bei gleichzeitiger Vermeidung von zu starken Filterungen entspricht. Diese Tendenz gilt auch bei unterschiedlichen Datenraten, was für eine zuverlässige Adaption der Verfahren an die Datenrate bzw. die Stärke und Häufigkeit von Blockartefakten spricht. Auch subjektiv konnte die Wirksamkeit des vorgestellten Verfahrens, aber auch der anderen Verfahren, bei der Reduktion von Blockartefakten nachgewiesen werden. In Bild 5 ist das Ergebnis der Anwendung mehrerer Artefaktreduktionsverfahren an einem vergrößerten Ausschnitt aus einem Frame der Sequenz football dargestellt. Der unbearbeitete Bildausschnitt enthält eine Vielzahl an Blockartefakten sowohl in detaillierten, als auch in homogenen Bildbereichen. Die statische Filterung von Blockgrenzen nach [1] verringert die Sichtbarkeit dieser Artefakte, weist aber deutliche Defizite in homogenen Bildbereichen auf. Eine subjektiv wesentlich bessere Wirksamkeit bei der Reduktion von Blockartefakten bietet das Verfahren nach [2] und das in diesem Artikel vorgestellte System. Blockartefakte werden sowohl in detaillierten als auch in homogenen Bildbereichen zuverlässig verringert, wobei das Verfahren nach [2] tendenziell mehr relevante Details in homogenen Bereichen zerstört. Das neu vorgestellte Verfahren ist also in Bezug auf die Wirksamkeit mit dem Verfahren nach [2], das als Teil des MPEG-4 Standards in den durchgeführten Untersuchungen als Referenz diente, mindestens e- benbürtig. Es besteht jedoch keine Notwendigkeit des Zugriffs auf Quantisierungsparameter, was eine flexiblere Einsetzbarkeit bedeutet. Der Rechenaufwand der beiden Verfahren ist vergleichbar, der Speicheraufwand des neu vorgestellten Verfahrens ist geringer. Es konnte eine Implementierung entwickelt werden, die nur fünf Zeilenspeicher benötigt. In diesem Zusammenhang ist ein großer Nachteil bei dem ebenfalls sehr wirksamen Verfahren nach [5] darin zu sehen, dass ein kompletter Bildspeicher benötigt wird.
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